安装DeepSeek后无需微调？95%的开发者都踩了这个坑

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  点击上方“ AI数据推进器 ”关注我们     2023年，某医疗科技公司将价值千万的AI项目推进ICU，却因一个关键决策失误导致准确率暴跌30%。事后复盘时，CTO盯着屏幕上的DeepSeek模型参数懊悔不已——他们以为部署预训练模型就能高枕无忧，却忽视了最致命的"最后一公里"。这绝非个案，在科技公司疯狂追逐大模型的时代，一个灵魂拷问正在浮出水面：当我们安装完DeepSeek和知识库后，到底该不该微调？ 一、预训练模型的"通才困境"：当通用知识遭遇垂直战场 全球顶尖AI实验室DeepMind的最新研究表明，未经微调的1750亿参数模型在专业领域任务中的表现，可能比经过领域适配的70亿参数模型低42%。这揭示了一个残酷现实：预训练模型就像刚毕业的哈佛高材生，虽然博学却缺乏实战经验。 以金融风控场景为例，某银行直接使用DeepSeek的通用模型检测信用卡 ………………………………